点态化Fuzzy域及其性质

本文从点的角度重新定义了Ｆｕｚｚｙ域，并讨论了它的一些性质。     

关于(QU)型模糊拓扑群的直积

研究(QU)型模糊拓扑群族直积,证明了任意(QU)型模糊拓扑群族的直积仍是(QU)型模糊拓扑群;研究了(QU)型模糊拓扑群族直积的模糊单位元之重域基的结构,得到了(QU)型模糊拓扑群族直积的一些重要性质.     

拓扑空间范畴,拓扑FUZZ范畴与拓扑分子格范略畴间的反射与余反射

从整体角度出发，证明拓扑空间范畴Ｔｏｐ分别是拓扑Ｆｕｚｚ范畴ＴｏｐＦｕｚｚ与拓扑分子格范畴ＴＭＬ的反射与余反射满子范畴，ＴｏｐＦｕｚｚｙ是ＴＭＬ的反射与余反射（非满）子范畴。     

基础J^＊系统的一种扩张—Lukasiewicz系统

研究模糊命题演算的形式演绎系统J^*和Lukasiewicz命题演算系统Lu,提出基础系统J^*-BJ^*系统，证明BJ^*系统的一种扩张与Lukasiewicz系统之间的等价性，从而为J^*系统和BJ^*系统提供了一个应用实例。     

有关Fuzzy命题否定的数学表示

本文在[1]的基础上,对Fuzzy命题的否定形式的数学表示做了更进一步的研究,使其更符合自然语言(汉语)的规律。     

D.C.隶属函数模糊集及其应用(Ⅱ)--D.C.隶属函数模糊集的万能逼近性

本文是D．C．隶属函数模糊集及其应用系列研究的第二部分。指出在实际问题中普遍选用的三角形、半三角形、梯形、半梯形、高斯型、柯西型、S形、Z形、π形隶属函数模糊集等均为D．C．隶属函数模糊集，建立了D．C．隶属函数模糊集对模糊集的万有逼近性。探讨了D．C．隶属函数模糊集与模糊数之间的关系，给出了用D．C．隶属函数模糊集逼近模糊数的e-Cellina逼近形式，得到模糊数与D．C．函数之间的一个对应算子，指出了用模糊数表示D．C．函数的问题。     

模糊神经网络在复合地基沉降量预测中的应用

复合地基后期沉降变形对于建筑物设计及安全具有重要意义,针对通过长期沉降观测以得到复合地基的最终沉降需要耗费较多资源的问题,提出了一种基于模糊神经网络的预测方法.该方法考虑沉降变化过程有较大的随机性和模糊性,直接将样本数据进行模糊化,所得的模糊数代表了样本点集与控制点集中各分量之间的相关度,并依此建立模糊BP神经网络进行学习和估算.实验结果表明了该方法对沉降进行预测是可行与有效的,且在相对误差的有效控制方面优于BP网络方法与灰色方法.     

色谱技术在中药指纹图谱研究中的应用

 介绍了气相色谱、高效液相色谱、超临界流体色谱和高速逆流色谱等几种色谱技术在中药指纹图谱研究中的应用现状,以及使用模糊聚类分析和人工神经网络分析指纹图谱对中药进行模式识别和质量鉴定的方法。     

基于生成对抗网络的渐进式夜视图像彩色化算法

受限于夜景光照不足等影响,夜视成像中的部分内容极易缺失或模糊,导致这部分的彩色化效果不佳.为此,本文提出了一种基于生成对抗网络的夜视图像彩色化算法, 通过对纹理细节的修复来提升图像模糊区域的彩色化效果.首先,在模糊区域修复中,利用下采样操作减少模糊图像块的比例,并用梯度调节预测器对模糊图像块周围的像素值进行预测,以此来不断增强和修复模糊的纹理细节.其次,在彩色化过程中,依托于生成的超分辨率图像和已有的先进对抗网络着色模型,通过最小化亮度和纹理等失真,来生成较为清晰的彩色图像.实验结果表明,经过模糊区域恢复和增强之后,灰度图像的PSNR平均提升0.33 dB.相比之前的夜视图像彩色化方法,本文方法可以赋予灰度夜视图像更丰富、自然的色调,更清楚地表达图像的细节,从而提高目标探测和识别效率.     

基于H_(∞)优化控制的多机电力系统稳定性研究北大核心

针对提高电力系统静态稳定性从而解决分布式电网并网后产生具有不确定性和偶然性的小干扰问题,本文采用多机电力系统模型的稳定性判据和H_(∞)优化控制问题进行研究,利用T-S模糊模型对多机电力系统模型进行建模,根据李雅普诺夫稳定性理论及H_(∞)优化控制理论,基于线性矩阵不等式(LMI),利用并行分布补偿(PDC)控制器的设计方法,证明了保证多机电力系统稳定的充分条件并实现电力系统的H_(∞)优化控制,给出这类非线性电力系统控制器的设计方法。最后采用MATLAB仿真软件对所求得稳定性判据进行验证,证实该结论的有效性。